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摘 要：传统的智慧交通数据采集方式，包括交通调查、定点监测、摄像机摄像等，技术成熟且精度较高，然而其缺点也非常明显，采集范围小、成本高、施工周期长。而电信行业的大数据具有实时性强、数据量大、覆盖人群广、成本低廉、信息丰富等特点，可为城际交通和市内交通提供丰富的数据支持。基于移动网用户侧计费账单、计费详单以及XDR数据，给出了典型交通应用场景下的分析方法及应用案例。
关键词：城市交通；移动网数据；城际交通；市内交通
doi：10.12045/j.issn.1007-3043.2020.01.010
概述
近年来，大数据在智慧旅游、智慧城市、金融征信、公安监察等领域发挥了重要作用。智慧交通是智慧城市的一个重要组成部分，是在交通领域中充分运用物联网、云计算、人工智能、自动控制、移动互联网等现代电子信息技术，通过高新技术汇集交通信息，对交通管理、交通运输、公众出行等交通领域各个方面以及交通建设管理全过程进行管控支撑，使交通系统在区域、城市甚至更大的时空范围具备感知、互联、分析、预测、控制等能力，以充分保障交通安全、发挥交通基础设施效能、提升交通系统运行效率和管理水平，为通畅的公众出行和可持续的经济发展服务。
传统的智慧交通数据采集方式，包括交通调查、定点监测、摄像机摄像等，技术成熟且精度较高，适用于交通量较大的道路。然而，其缺点也非常明显，采集范围小、成本高、施工周期长。而电信行业的大数据具有实时性强、数据量大、覆盖人群广、成本低廉、信息丰富等特点，近年来被称为一种新兴的动态交通探测手段。
基于移动网数据，电信运营商可为城际交通和市内交通提供丰富的数据支持。典型城际交通应用包括城市人口迁移分析、城市间联系紧密程度分析、交通干线客流量分析、跨城市通勤分析；典型市内交通应用包括人口职住分布及出行路径分析、交通枢纽客流量分析、交通枢纽旅客来源分析、交通枢纽旅客去向分析、交通枢纽旅客画像分析等。
本文基于移动网用户侧计费账单、计费详单以及XDR数据，给出了部分典型交通应用场景下的分析方法及应用案例。
